碳排放預測 | Matlab實現(xiàn)LSTM多輸入單輸出未來碳排放預測，預測新數(shù)據

預測效果

基本描述

1.Matlab實現(xiàn)LSTM長短期記憶神經網絡多輸入單輸出未來預測，預測新數(shù)據（完整源碼和數(shù)據）
2.輸入多個特征，輸出單個變量，多輸入單輸出，預測新數(shù)據；
3.運行環(huán)境matlab2018及以上，excel數(shù)據，方便替換；
4.代碼特點：參數(shù)化編程、參數(shù)可方便更改、代碼編程思路清晰、注釋明細。

程序設計

• 完整程序和數(shù)據獲取方式資源出下載Matlab實現(xiàn)LSTM多輸入單輸出未來預測，預測新數(shù)據（完整源碼和數(shù)據）。

%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  導入數(shù)據
res = xlsread('sj.xlsx','訓練數(shù)據');
%%  讀取未來輸入特征數(shù)據
kes = xlsread('sj.xlsx','需要預測的數(shù)據');
%%  劃分訓練集和測試集
temp = 1:11;P_train = res(temp(1: 8), 1: 3)';
T_train = res(temp(1: 8), 4)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(9: end), 1: 3)';
T_test = res(temp(9: end), 4)';
N = size(P_test, 2);
%%  數(shù)據轉置
kes = kes';
K = size(kes, 2);
%%  數(shù)據歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229